19 junio 2007

Qué es una simulación Montecarlo

A lo largo de este blog, el concepto de simulación Montecarlo ha aparecido en algunos anuncios y se ha utilizado para ilustrar algunas situaciones que se dan en la ejecución de una red de actividades, sobretodo aquéllas en las que interviene la incertidumbre. Quizás ha llegado el momento de definirla de forma sencilla y sin pretensiones. Empecemos con un ejemplo pedestre.

Supongamos que tiene un terrenito por estos mundos alejados de la mano de Dios, y que el ayuntamiento que le ha tocado sufrir decide hacer un PAI que lo afecta. Según el catastro, su terrenito tiene 11.195 metros cuadrados rústicos; ¡qué precisión!, ¡cómo lo harán! Le gustaría hacer una comprobación, pero cómo. Si su terreno tiene forma de patata. Decide, por tanto, contratar los servicios de un consultor venido a menos que acabó de limpiabotas en el casino de Montecarlo. Mientras sigue sus indicaciones se pregunta si ha tomado una buena decisión. En primer lugar, un domingo postrero de junio se va de picnic al terrenito, posiblemente el último antes de que el ladrillo lo invada todo, y en medio de la canícula que ya se empieza a notar repasa su perímetro con cal. En segundo lugar, unas semanas más tarde, ya recuperado de la insolación, recibe la foto que encargó a una de esas empresas que ofrecen imágenes por satélite para la detección de fraudes urbanísticos. La foto no es más que un rectángulo de perímetro conocido dentro del que se ve de forma clara la patata de su terrenito. Entonces, como se aplicó mucho durante sus estudios de ingeniería, piensa: ya está, ahora peso la foto, recorto el perímetro de mi patata, lo vuelvo a pesar y la fracción entre este peso y el de la foto completa, multiplicado por el área de la foto, me da el área del terrenito –a falta de tener en cuenta la escala de la foto. Veo que se aplicó mucho en clase, pero los designios de un consultor que ha ahogado sus penas en Montecarlo pueden ser más sutiles, aunque le aseguro que no tramposos. Y, desde luego, más divertidos que jugar a los recortables.

Así pues, como indica el tercer paso del informe de su consultor, invita a unos amigos a tomar unas cervezas y jugar a los dardos. Pero, en vez de una diana, cuelga en la pared la foto que ha recibido –es un buen pedazo de foto, lo suyo le ha costado. El objetivo del juego es lanzar dardos completamente al azar contra la foto, actividad bastante digna de una absurda y asfixiante tarde de agosto. Una vez cansados de lanzar dardos o se hayan acabado las birras, aplíquese lo que proceda, cuenta el número total de perforaciones de la foto y el número de perforaciones que han caído dentro de la patata. El cociente entre este último y el total, multiplicado por el área de la foto, nos dará el área del terrenito –nuevamente a falta de tener en cuenta la escala de la foto. Acabamos, pues, de utilizar la repetición de un suceso aleatorio para determinar algo tan lejos de la incertidumbre como una superficie. Después de todo, la incertidumbre no es tan mala como algunos dicen por ahí –cría fama y échate a dormir. Esta repetición sistemática de un suceso aleatorio se conoce con el nombre de método Montecarlo. Huelga explicar por qué la persona que lo bautizó, en un alarde de falta de imaginación, escogió ese nombre.

Pero la aplicación más potente del método Montecarlo no es la anterior, en la que calculamos algo más o menos determinista sin un componente aleatorio explícito, y que podría haberse hecho de otra manera, sino aquella en la que simulamos los efectos de la aleatoriedad misma. Así, se viene utilizando tanto para el diseño de un reactor nuclear, como para prospecciones petrolíferas, el mercado de opciones y futuros, la gestión de riesgos o la organización industrial. Y en la gestión de proyectos. En este último caso, como en algunos de los ejemplos de este blog, se trata de jugar a los dados con cada una de las actividades del proyecto y ver el resultado de la partida en el plazo o coste del proyecto. Como una partida no es representativa de nada, ya saben, la suerte del novato y todas esas cosas, pues repetimos la partida 1.000 veces, o 100.000, o lo que la capacidad de su computadora le permita. Así que hagan juego señores.

9 comentarios:

Anónimo dijo...

...pues por mas imaginación que le echo al asunto, no consigo ver la aplicación del método (con resultados útiles...) al presupuesto o el plazo de un proyecto. Podrías poner algún ejemplo más concreto.
Gracias.

Saludos,

Vicente Torres

Diego Navarro dijo...

Gracias por tu comentario, Vicente. Tu perplejidad está completamente justificada, pues el objetivo del anuncio no era precisamente ese sino dar una explicación de ir por casa de lo que es el método Montecarlo. Aplicaciones del método a la gestión de proyectos ya las había hecho aquí, acá, allá y acullá. Si quieres profundizar más en ello, existen precisamente paquetes de software para ello, entre los que destacan los de Palisade y Crystal Ball; echando un vistazo en estos lugares verás ejemplos de su aplicación. Si quieres que ponga algún ejemplo más aquí en el blog, tendrás que tener un poco de paciencia.

Anónimo dijo...

Gracias por la aclaración, Diego. Está claro que tengo bastante lectura atrasada (me pondré al día).
Se me olvidó felicitarte por tu blog (¡enhorabuena!), pues me parece muy interesante.

Curioso señor, omnipresente en casi todos nuestros trabajos (por lo menos en el mío...), el tal Murphy.

Saludos,

Vicente Torres

Diego Navarro dijo...

Estupendo Vicente. En cualquier caso, a ver si preparo un ejemplo de aplicación del método Montecarlo para determinar probabilidades de finalización de un proyecto según el plazo previsto, por ejemplo.

Economía Excel dijo...

Lo considero un método muy útil para simular situaciones dependientes de una determinada distribución de probabilidad y un de un proceso aleatorio. Por ello me propongo publicar varias aplicaciones a través de mi blog Economía Excel.

Impala Risk dijo...

La simulación Montecarlo también es sumamente útil cuando se conocen las variables que influyen en un resultado, cuáles son los márgenes de valores en los cuales puede "flotar" las variables, cómo influye la incertidumbre en ellas.
Concretamente, en estos principios se basa la simulación Montecarlo aplicada al análisis de riesgo en proyectos.
Para este análisis, además de las herramientas mencionadas, existe otra específica para riesgo en proyectos que es Impala Risk.
Saludos!

Diego Navarro dijo...

Gracias por tu comentario y tu aviso. Cuando tenga un momento probaré Impala Risk.

camp tj dijo...

hola hola
saludos la verdad no e tenido tiempo de echarle un vistazo al blog, lo encontre por ke ocupo realizar dos ejemplos sobre el metodo montecarlo para una exposicion :S y no tengo idea de ke hacer, espero me puedan ayudar un poikito gracias ;)

Marsango dijo...

Muy interesante los especificado y argumentado sobre el análisis Monte Carlo. Con respecto a este tipo de análisis, me queda claro que es una herramienta de gran utilidad y que emplea las iteraciones para poder contar con salidas más certeras y fiables del análisis que se esté realizando. Quisiera consultar lo siguiente: Dentro de los seis procesos de la gestión de riesgos; ¿Cuáles automatiza el Análisis Montecarlo?